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    數據中心/云端/邊緣

    邊緣計算簡介:成功的常見問題和資源

    隨著物聯網和人工智能的融合?,組織機構正在評估新的計算方法,以跟上更大的數據負載和更復雜的用例。對于許多人來說, edge computing 提供了正確的環境,可以成功地運行從分布式物聯網設備接收數據的人工智能應用程序。

    但許多組織仍在努力理解邊緣計算。合作伙伴和客戶經常詢問邊緣計算、其在人工智能領域流行的原因,以及與云計算相比的用例。

    NVIDIA 最近主辦了一場 邊緣計算 101 :邊緣簡介 網絡研討會。該活動介紹了邊緣計算,概述了不同類型的邊緣,邊緣計算的好處,何時使用,為什么使用,等等。

    在網絡研討會期間,我們調查了觀眾,以了解他們關于邊緣計算的最大問題以及我們可以如何提供幫助。

    下面我們提供這些問題的答案,以及可以幫助您完成邊緣計算之旅的資源。

    在您的邊緣計算之旅中,您處于哪個階段?

    約 51% 的觀眾回答說,他們正處于旅程的“學習”階段。從表面上看,這并不奇怪,因為網絡研討會是一次介紹性會議。當然,大多數人都處于學習階段,而不是實施或擴展。邊緣市場中的許多工具仍然是新的,這也證實了這一點,這意味著許多供應商還可以從更多的學習中獲益。

    有關學習過程中的幫助,請參閱 在邊緣部署人工智能的考慮因素 。本概述涵蓋了為邊緣解決方案選擇正確組件的主要決策點、邊緣部署的安全提示,以及如何評估邊緣計算在現有環境中的適用范圍。

    通過在邊緣部署應用程序,您希望獲得的最大好處是什么?

    在邊緣計算環境中部署 AI 應用程序有很多好處,包括實時洞察、減少帶寬、數據隱私和提高效率。對于本次會議的參與者, 42% 的人回答說,延遲(或實時洞察力)是他們希望從邊緣部署應用程序中獲得的最大區別。

    The four benefits to edge computing are real-time intelligence, reduced bandwidth, data privacy, and improved efficiency
    圖 1 :。邊緣人工智能的好處包括減少延遲和帶寬需求,改進數據主權,提高自動化程度

    改進延遲是邊緣計算的一個主要好處,因為應用程序的處理能力在物理上更接近數據的收集位置。對于許多用例,邊緣計算提供的低延遲對于成功至關重要。

    例如,在制造環境中操作的自動叉車必須能夠即時對其動態環境作出反應。它需要能夠繞過死角,起吊和運送重物,并及時停車,以避免與設施內移動的工人發生碰撞。如果叉車無法以超低延遲做出決策,則無法保證其有效運行。出于安全原因,組織必須知道,為自動叉車供電的 AI 應用程序能夠以足夠快的速度返回見解,以確保環境安全。

    了解有關延遲和其他延遲的更多信息 edge AI 的優點

    設計邊緣計算解決方案最大的挑戰是什么?

    實施任何新技術都會帶來挑戰。這些觀眾給出的答案在所給的選擇中分布均勻,考慮到邊緣計算市場的早期性質,這并不奇怪。許多組織仍在研究邊緣計算將如何為他們工作,他們正在經歷各種不同的挑戰。

    以下列出了該受眾面臨的六個常見挑戰,以及可以提供幫助的資源。

    1 、不確定需要什么組件

    任何邊緣部署都需要三個主要組件:應用程序、基礎架構(包括遠程管理應用程序的工具)和安全協議。

    邊緣計算 201 :如何構建邊緣解決方案 將深入探討這些主題中的每一個。網絡研討會還將詳細介紹構建邊緣部署所需的內容,重新調整現有技術的用途以優化邊緣部署,以及入門的最佳實踐。

    2 、實施挑戰

    許多組織正在開始實施 edge AI ,因此了解過程和所涉及的挑戰非常重要。實施任何 edge AI 解決方案有五個主要步驟:

    1. 確定要解決的用例或挑戰。
    2. 確定存在哪些數據和應用程序需求。
    3. 評估現有邊緣基礎架構以及必須添加的內容。
    4. 測試溶液,然后按比例推出。
    5. 與其他團隊分享成功,以推廣其他用例。

    理解這五個步驟是克服實施過程中出現的挑戰的關鍵。

    Edge AI 入門步驟 深入到這些步驟中的每一步,概述最佳實踐和一路上要避免的陷阱。

    The five steps to get started with edge AI are Identify the problem to be solved, determine the data and application requirements, analyze the edge capabilities, roll out the edge solution, and celebrate the success
    圖 2 :。 edge AI 項目入門的五個步驟

    3 、針對 edge 用例調整應用程序

    edge 應用程序最重要的方面是靈活性和性能。組織需要能夠將應用程序部署到邊緣站點,這些站點具有特定的需求,有時具有與其他站點不同的工具。他們需要一個能夠處理不穩定情況的應用程序。此外,確保應用程序能夠提供超低延遲情況所需的性能對于成功至關重要。

    Cloud-native 技術滿足這兩個要求,并具有許多其他附加好處。

    4 、跨多個站點擴展解決方案

    使用正確的技術,可以輕松地將一個部署無縫擴展到多個(有時數千個)部署。對于任何希望在整個組織中擴展邊緣 AI 的組織來說,跨分布式邊緣站點管理應用程序部署的工具都是至關重要的。工具的一些示例有 Red Hat OpenShiftVMware Tanzu NVIDIA Fleet Command .

    Fleet Command 是一款交鑰匙式安全設備,可擴展到數千臺設備。查看 demo 了解更多信息。

    5 、邊緣環境安全

    邊緣計算環境與云計算環境非常不同,具有不同的安全考慮。例如,數據和硬件的物理安全是邊緣站點的一個考慮因素,而在云中部署時通常不會考慮。必須找到合適的協議,為邊緣部署提供多層安全性,以保護從云到邊緣的整個工作流。

    查看 邊緣計算:安全架構師的考慮事項 了解有關如何保護邊緣環境的更多信息。

    6 、證明邊緣解決方案的成本合理

    證明任何技術的成本都歸結為理解所有成本因素和解決方案的價值。對于邊緣計算解決方案,有三個主要成本因素,即基礎設施成本、應用程序成本和管理成本。邊緣計算的價值將因用例而異,并在很大程度上取決于所部署 AI 應用程序的 ROI 。

    了解有關使用 構建優勢戰略:成本因素 進行邊緣部署的相關成本的更多信息。

    edge 計算之旅的下一步是什么?

    會議結束后,49%的人回答說,“更多地了解邊緣AI用例”是他們邊緣計算旅程的下一步。許多前沿計算應用程序使用VZX17來感知環境中的物體,從人行橫道上的行人到零售商店貨架上的物體。由于edge computing提供的超快性能,組織依靠edge computing實現計算機視覺。這可確保即時檢測到對象。

    NVIDIA AI 智能空間電子書 涵蓋了幾個主要的 vision AI 用例,所有這些都可以用于邊緣計算部署。

    如果您已經準備好開始使用邊緣計算解決方案,請查看 NVIDIA LaunchPad 。使用 LaunchPad ,組織可以立即、短期訪問必要的硬件和軟件堆棧,以實現整個端到端流程,在邊緣部署、管理和驗證應用程序。動手實驗室會引導用戶在生產中部署的相同技術上完成相同的工作流,確保可以做出更自信的軟件和基礎架構決策。通過此免費試用,組織可以自行了解在其環境中最適合實現其目標的用例和應用程序的類型。

    邊緣計算行業是令人興奮的新行業。有許多新興技術有一條清晰的道路可以改變組織在其整個業務中部署和操作 AI 的方式。隨著組織繼續采用人工智能,基礎設施的選擇將繼續對創新用例至關重要。

    您可以深入了解如何在 Edge Computing 201 網絡研討會:如何構建 Edge 解決方案 中組裝邊緣計算解決方案的組件,包括應用程序、基礎設施和安全協議。

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